Souvislost amerického a evropských akciových trhů Za pomoci grafických modelů v SW Mathematica Vladislav Chýna Setkání uživatelů systému Mathematica 14.9.2004.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
ZÁKLADY EKONOMETRIE 6. cvičení Autokorelace
Advertisements

NEJKRATŠÍ CESTY MEZI VŠEMI UZLY
Iterativní algoritmy pro Gaussovské grafické modely Implementace do SW Mathematica Vladislav Chýna.
Dualita úloh lineárního programování a analýza citlivosti
Testování neparametrických hypotéz
Dostupné z Metodického portálu ISSN: , financovaného z ESF a státního rozpočtu ČR. Provozováno Výzkumným ústavem pedagogickým v Praze.
Testování statistických hypotéz
SAS Jan Blaťák Laboratoř vyhledávání znalostí Fakulta informatiky Masarykova Univerzita, Brno
Statické systémy.
Kalmanuv filtr pro zpracování signálů a navigaci
Cvičení 6 – 25. října 2010 Heteroskedasticita
Informatika pro ekonomy II přednáška 11
Architektury a techniky DS Tvorba efektivních příkazů I Přednáška č. 3 RNDr. David Žák, Ph.D. Fakulta elektrotechniky a informatiky
4EK211 Základy ekonometrie Autokorelace Cvičení /
Některé pojmy teorie grafů I. Příklad: log p ABC = u 0 + u A + u B + u C + u AB + u AC A B C.
Lineární regresní analýza Úvod od problému
Statistika II Michal Jurajda.
ADT Strom.
Medians and Order Statistics Nechť A je množina obsahující n různých prvků: Definice: Statistika i-tého řádu je i-tý nejmenší prvek, tj., minimum = statistika.
Lineární algebra.
Databáze Jiří Kalousek.
Vizualizace dat Jan Vágner 3MA381. Co je vizualizace dat?  Matematická nebo fyzikální nebo jiná data či informace, která jsou převedena do grafického.
Základy ekonometrie Cvičení září 2010.
Základy ekonometrie Cvičení října 2010.
Dostupné z Metodického portálu ISSN: , financovaného z ESF a státního rozpočtu ČR. Provozováno Výzkumným ústavem pedagogickým v Praze.
Základy ekonometrie Cvičení 3 4. října 2010.
Informatika pro ekonomy II přednáška 10
Datové typy a struktury
Dokumentace informačního systému
MATICE ODPOVĚDNOSTI Matice odpovědnosti představuje jasné a konkrétní vymezení kompetencí osob z týmu za konkrétní projektové činnosti (úkoly), např. koordinaci.
VLASTNOSTI GRAFŮ Vlastnosti grafů - kap. 3.
PRAVDĚPODOBNOST A MATEMATICKÁ STATISTIKA Úvod, kombinatorika
7. Typ soubor Souborem dat běžně rozumíme uspořádanou množinu dat, uloženou mimo operační paměť počítače (na disku). Pascalský soubor je abstrakcí skutečného.
Aplikační počítačové prostředky X15APP MATLAB Katedra elektroenergetiky, Fakulta elektrotechniky ČVUT, Technická 2, Praha 6 Ing. Zbyněk Brettschneider.
Jedno-indexový model a určení podílů cenných papírů v portfoliu
Databázové modelování
Databázové systémy 2 Zkouška – 8:00. Příklad I – Procedura – 5 bodů Vytvořte proceduru P_ZK2(p_table_name VARCHAR2, p_min_nuls NUMBER, p_drop.
Dostupné z Metodického portálu ISSN: , financovaného z ESF a státního rozpočtu ČR. Provozováno Výzkumným ústavem pedagogickým v Praze.
ZÁKLADY TEORIE PRAVDĚPODOBNOSTI
Základy zpracování geologických dat
Databázové systémy Informatika pro ekonomy, př. 18.
Fitování Konstrukce křivky (funkce), která co nejlépe odpovídá naměřeným hodnotám. - může podléhat dodatečným podmínkám Lineární vs. nelineární regrese.
REGIONÁLNÍ ANALÝZA Cvičení 4 Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti Název projektu: Kvalitní vzdělání je efektivní investice.
Základy ekonometrie 4EK211
Praktikum elementární analýzy dat Třídění 2. a 3. stupně UK FHS Řízení a supervize (LS 2012) Jiří Šafr jiri.safr(zavináč)seznam.cz poslední aktualizace.
8. Kontingenční tabulky a χ2 test
Normální rozdělení a ověření normality dat
Biostatistika 8. přednáška
Biostatistika 1. přednáška Aneta Hybšová
REGIONÁLNÍ ANALÝZA Cvičení 5 Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti Název projektu: Kvalitní vzdělání je efektivní investice.
Kurz SPSS: Jednoduchá analýza dat 3. úvod do SPSS Jiří Šafr vytvořeno
Postup při empirickém kvantitativním výzkumu
Vícerozměrné statistické metody Vícerozměrné statistické rozdělení a testy, operace s vektory a maticemi Jiří Jarkovský, Simona Littnerová.
EMM81 Ekonomicko-matematické metody 8 Prof. RNDr. Jaroslav Ramík, CSc.
Funkce. Funkce - definice Funkce je zobrazení, které každému číslu z podmnožiny množiny reálných čísel R přiřazuje právě jedno reálné číslo. Funkci značíme.
MNOŽINY RNDr. Jiří Kocourek. Množina: skupina (souhrn, soubor) nějakých objektů.
Ukládání dat biodiverzity a jejich vizualizace
Simplexová metoda.
Definiční obor a obor hodnot
Informatika pro ekonomy přednáška 8
Regresní analýza výsledkem regresní analýzy je matematický model vztahu mezi dvěma nebo více proměnnými snažíme se z jedné proměnné nebo lineární kombinace.
Úvod do induktivní statistiky
Metodologie pro ISK 2 Kontrola dat Popis kategorizovaných dat
MNOŽINY RNDr. Jiří Kocourek.
Algoritmizace a datové struktury (14ASD)
7. Kontingenční tabulky a χ2 test
Grafy kvadratických funkcí
Základy statistiky.
Testování hypotéz - pojmy
Grafy kvadratických funkcí
Transkript prezentace:

Souvislost amerického a evropských akciových trhů Za pomoci grafických modelů v SW Mathematica Vladislav Chýna Setkání uživatelů systému Mathematica

Řešený problém Základní pojmy Algoritmus Výsledky

Řešený problém ?

Základní pojmy Algoritmus Výsledky

Grafické modely nUžitečný nástroj statistické analýzy –Umožňuje zkoumat struktury podmíněných nezávislostí v souborech proměnných –V poslední době aplikovány rovněž ve financích nIdea: Reprezentovat data pomocí grafu –Vrcholy = proměnné –Chybějící hrana = proměnné jsou podmíněně nezávislé Základní pojmy

Definice z teorie grafů nKompletní graf: Graf nebo podgraf je kompletní, pokud je každý jeho vrchol spojen se všemi ostatními vrcholy. nKlika: Klika je množina vrcholů, která indukuje úplný graf, ale která po přidání dalšího vrcholu indukuje graf, který již není kompletní. nMatice sousednosti: Matice sousednosti A G = (a ij ) grafu G = (V,E) je čtvercová matice definovaná: a ij = 1 pokud {v i, v j }  E. a ij = 0 jinak. Základní pojmy

Příklad Základní pojmy Kliky = {1,3,4}, {2,3}

Výpočet varianční matice Věrohodnostní rovnice pro grafické Gaussovské modely X 1,X 2,...,X N náhodný výběr z mnohorozměrného normálního rozdělení N(0,K), kde D = K -1 pokud vrcholy i a j nejsou spojené v grafu G pokud podmnožina a vrcholů v G tvoří kliku. (S znamená výběrovou varianční matici.). Základní pojmy

Testová statistika vhodnosti grafického modelu nDeviance Testová statistika pro testování daného grafického modelu proti modelu s úplným grafem. Má  2 f rozdělení, kde f je počet chybějících hran Základní pojmy

Řešený problém Základní pojmy Algoritmus Výsledky

Algoritmus Načtení programových balíčků Algoritmus

Zdrojový kód nNeeds["Statistics`Master`"] nNeeds["Statistics`MultiDescriptiveStatistics`"]; nNeeds["DiscreteMath`Combinatorica`"] Algoritmus

Načtení programových balíčků Input dat Algoritmus

Programový kód nSoubor *.txt Textový soubor oddělený tabulátory, v prvním řádku musí být uveden počet indexů, v druhém řádku jejich názvy (+ jako první je uveden popisek mesic). Data jsou dále uspořádána do sloupců, z nichž první obsahuje pořadové číslo měsíce (tj. 1,2,...) a další pak kurzy konkrétních indexů. nNačítací algoritmus stream = OpenRead["…………/data.txt"]; n = Read[stream,Number]; nazvy = Read[stream, Table[Word, {n + 1}]]; data = ReadList[stream, Table[Number, {n + 1}]]; Close[stream] Algoritmus

Načtení programových balíčků Input dat Výpočet log. výnosů Algoritmus

Zdrojový kód logvynosy[cena_] := Log[Drop[cena, 1]/Drop[cena, -1]]; data3 = Transpose[Map[logvynosy[#]&, Transpose[data2]]]; Algoritmus

Načtení programových balíčků Input dat Výpočet log. výnosů Test předpokladů Algoritmus

Zdrojový kód pvaluenormal[hodnota_] := (1-CDF[NormalDistribution[0,1],hodnota])*2; pvn = pvaluenormal; testznamenekdiferenci[list_] := Module[{d, k, n}, d = DeleteCases[(Drop[list, 1] - Drop[list, -1]) // N, 0.]; k = Length[Select[d, (# > 0) &]]; n = Length[d] + 1; Abs[k - (n - 1)/2]/Sqrt[(n + 1)/12]]; tzd = testznamenekdiferenci; pvaluetestu = Map[pvn[tzd[#]] &, Transpose[data3]]; vysledkytestu = Transpose[{Drop[nazvy, 1], pvaluetestu // N}]; Algoritmus

Načtení programových balíčků Input dat Výpočet log. výnosů Test předpokladů Začátek iterativní procedury (s kompletním grafem) Algoritmus

Algoritmus – pokrač. Vynechání jedné hrany Reprezentace grafu pomocí klik Výpočet deviance Maticový algoritmus Algoritmus

Maticový algoritmus nProbíhá v cyklu po klikách c nStop pravidlo testuje, zda K c,c = S c,c 1. K 0 = I 2. a = ac 1,...,ac m, b = V \ {a}, n = n´ mod m Algoritmus

Generování K n+1 Algoritmus

Zdrojový kód a = clique[[Mod[iter, Length[clique]] + 1]]; iter = iter + 1; b = Complement[Range[kk], a]; knova[[a, a]] = s[[a, a]]; knova[[a, b]] = s[[a, a]].Inverse[kstara[[a, a]]]. kstara[[a, b]]; knova[[b, a]] = kstara[[b, a]].Inverse[ kstara[[a, a]]].s[[a, a]]; knova[[b, b]] = kstara[[b, b]] - kstara[[b, a]]. Inverse[kstara[[a,a]]]. (IdentityMatrix[Length[a]] - s[[a,a]]. Inverse[kstara[[a, a]]]).s[[a, b]]; kstara = knova; Algoritmus

Algoritmus – pokrač. Nalezení minima Porovnání minima s krit. hodnotou Vynechání jedné hrany Reprezentace grafu pomocí klik Výpočet deviance Maticový algoritmus Menší Vynechání hrany s min. deviancí Procedura novygraf Algoritmus

Procedura novygraf nIdea Pokud vynecháme jednu hranu z kliky, dostaneme 2 kliky, ve jejichž zápisu chybí vždy jeden vrchol z vynechané hrany nProblém –Graf má 2 nebo více klik –Kliky nemají prázdný průnik {1,2,3} {2,3}, {1,3}  {1,3,4} {1,3,4} {1,3,4} Algoritmus

Zdrojový kód podmnozina[mnozina_, prvek_] := Module[{vp}, vp = Map[( Intersection[prvek, #]) &, mnozina]; MemberQ[vp, prvek]]; neobsazena[m1_, m2_] := Complement[m2, Select[m2, (submnozina[m1, #]) &]]; novygraf[graf_, hrana_] := Module[{klikys, klikybez, bez1, bez2, bezduplicit}, klikys = Select[graf, MemberQ[#, hrana[[1]]] && MemberQ[#, hrana[[2]]] &]; klikybez = Complement[graf, klikys]; bez1 = DeleteCases[klikys, edge[[1]], 2]; bez2 = DeleteCases[klikys, edge[[2]], 2]; bezduplicit = neobsazena[klikybez, Union[bez1, bez2]]; Union[klikybez, bezduplicit]]; clique = {Range[kk]}; vektorvynechhran = Select[Position[maticesousednosti, 0], (#[[1]] > #[[2]]) &]; Map[(clique = novygraf[clique, vektorvynechhran [[#]]]) &, Range[Length[vektorvynechhran]]]; Algoritmus

Algoritmus – pokrač. Nalezení minima Porovnání minima s krit. hodnotou Vynechání jedné hrany Reprezentace grafu pomocí klik Výpočet deviance Maticový algoritmus Menší Vynechání hrany s min. deviancí Procedura novygraf Výpis výsledků Větší Algoritmus

Výpis výsledků – vykreslení grafu ShowLabeledGraph[ g = MakeGraph[ Range[kk], (MemberQ[ Position[maticesouslednosti + Transpose[maticesouslednosti], 1], {#1, #2}]) &]]; Algoritmus

Řešený problém Základní pojmy Algoritmus Výsledky

Zvolené indexy DJIA DJTA DJUA DAX FTSE100 CAC40 Výsledky

Testy předpokladů Index Test založený na znamenkách diferencí (p-value) Shapiro-Wilk test (p-value) DJIA0.80 0,230,49 DJTA0.80 0,280,22 DJUA0.46 0,090,41 DAX ,480,20 FTSE ,540,58 CAC ,240,13 PX50xxx0.80xxx0,72 Výsledky

– DJIA 2 – DJTA 3 – DJUA 4 – DAX 5 - FTSE CAC Výsledky

1 – DJIA 2 – DJTA 3 – DJUA 4 – DAX 5 - FTSE CAC PX Výsledky

Otázky ? ?!?